離脱率とは、例えば自社のWebサイトに訪れたユーザーが、どのくらいの割合で他のページに移動せずに離れてしまうかを表した数値です。

離脱率は、サイトのコンテンツやデザイン、ユーザビリティなどに問題がないかを判断する重要な指標の1つとして重視されます。また、離脱率とよく混同される直帰率との違いを理解することも大切です。

そこで今回は、離脱率と直帰率との違いや計算方法、目安となる数値や改善施策などを徹底解説します。これから自社のWebサイトの改善をお考えの方は、ぜひ参考にしてください。

​​離脱率とは？重要性を解説

離脱率とは、Webサイトの各ページで、そのページが訪問者の最後のページになった割合を示す指標です。

離脱率は、サイト内の回遊状況やコンバージョンに影響する重要な要素です。

離脱率の重要性とWebサイトの改善が必要となる理由

離脱率は、Webサイトのパフォーマンスを測る指標の1つです。そこで、Webサイトを改善することで、ユーザー満足度やコンバージョン率にプラスの効果が期待できます。

そこで、Webサイトを改善すべき理由を以下で解説します。

離脱してほしくないページでの離脱を防ぐため

例えば、お問い合わせページやECサイトの購入ページなどのコンバージョンに直結するページでの離脱は、収益や顧客満足度に悪影響を及ぼします。

そこで、離脱率を分析することで問題のあるページや要因を特定し、改善できます。

離脱とページの読み込み速度は密接に関わっているため

ページの読み込み速度が遅いと、離脱率は上昇します。逆に、読み込み速度を改善することで、離脱率を下げることが可能です。ページの読み込み速度は、ユーザーの体験やSEOにも影響するため、常に最適化することが大切です。

離脱率が高いページは滞在時間も短い可能性が高いから

離脱率が高いということは、ユーザーがページに興味を持っていないか、目的を達成できないかのどちらかである可能性が高いです。そして、その場合は、滞在時間も短くなります。滞在時間は、サイトの品質や信頼性を示す指標の1つです。そのため、滞在時間を延ばすことは、ユーザーの関心や満足度を高めることに繋がります。

離脱率と直帰率の違いや計算方法を解説

次に、離脱率と直帰率の違いを解説します。

離脱率と直帰率の定義と計算方法

離脱率とは、Webサイトの各ページで、そのページが訪問者の最後のページになった割合を示す指標です。

離脱率の計算方法

離脱率の計算方法は、以下の式で表されます。

• 離脱率=そのページが最後のページになったセッション数÷そのページの総ページビュー数×100%

一方、直帰率とは、Webサイトの各ページで、そのページが訪問者の最初で最後のページになった割合を示す指標です。

▼以下の記事では、直帰率の改善方法をわかりやすく解説しています。ぜひご参照ください。

直帰率を改善する方法は？離脱率との違いや目安、高い原因を解説

直帰率の計算方法

直帰率の計算方法は、以下の式で表されます。

• 直帰率=そのページが唯一のページになったセッション数​÷そのページから始まった総セッション数​×100%

離脱率と直帰率の関係性と違い

離脱率と直帰率は、どちらもサイトのパフォーマンスやユーザーの満足度を測るための重要な指標ですが、その意味や計算対象が異なります。

離脱率は、個々のページのパフォーマンスやコンテンツの魅力度を評価するために使われます。

離脱率が高いページは、ユーザーの目的に沿っていないか、興味を引かないかのどちらかである可能性が高いと言えるでしょう

一方、直帰率は、サイト全体のパフォーマンスやユーザーのニーズに応えられているかを評価するために使われます。

直帰率が高いページは、ユーザーがサイトに入ってすぐに離れてしまったことを意味します。 これは、サイトのデザインやナビゲーション、キーワードの選定などに問題があるかもしれません。

離脱率と直帰率の具体事例

以下では、離脱率と直帰率の違いを簡単な具体的な事例で解説します。

例えば、サイトにページ A・B・C があり、次のようにページビューが発生したとします。

• ページ A > ページ B > ページ C > 離脱
• ページ B > 離脱
• ページ C > ページ A > 離脱
• ページ A > 離脱

この場合、離脱率と直帰率は次のようになります。

離脱率: ページ A: 50%、ページ B: 0%、ページ C: 50%

直帰率: ページ A: 50%、ページ B: 100%、ページ C: 0%

この例からわかるように、離脱率と直帰率は、それぞれ異なる視点からサイトの改善点を示してくれます。

離脱率の平均値の目安と注意すべきポイント

以下では、離脱率の平均値の目安と注意すべきポイントを解説します。

離脱率の一般的な平均値と目安

離脱率の平均値や目安は、Webサイトのジャンルやコンセプト、ターゲットなどによって大きく異なります。そのため、一般的な数値は公開されておらず、個々の状況に合わせた分析が必要です。

離脱率を判断する際は、他サイトとの比較ではなく、自サイトの過去のデータや現時点のデータを比較することが重要です。

例えば、75%前後で推移していた離脱率が、突然80%以上に上昇した場合、何らかの問題が発生している可能性が高いと言えるでしょう。

また、離脱率はページごとに見ることも必要です。それは、同じサイト内でも、ページの目的や内容によって離脱率は変わるからです。

例えば、ニュース記事やブログなどは、1ページで読み切れるため、離脱率が高くなりやすいのが特徴です。一方、ECサイトやLPなどは、ユーザーにアクションを起こさせることが目的であるため、離脱率ができるだけ低くなることが望ましいと言えるでしょう。

▼以下の記事では、直帰率の業界平均や改善方法を解説しています。ぜひ参考にしてください。

直帰率の平均を業界・Webサイトごとに紹介｜下げる方法も解説

離脱率の平均や目安はページやサイトの性質によって異なる

離脱率の平均や目安は、ページやサイトの性質によって異なることを理解することが重要です。

例えば、以下のような要素が影響します。

ページの目的

ページの目的によって、離脱率の高さや低さが評価される基準が変わります。

例えば、コンバージョンに直結するページでは、離脱率が高いと収益に悪影響を及ぼしますが、情報提供やブランディングを目的とするページでは、離脱率が高くても問題ない場合があります。

ページの内容

ページの内容によって、ユーザーの興味や満足度が変わります。

例えば、ユーザーのニーズに応えるコンテンツや、魅力的なデザインやレイアウト、高速な読み込み速度などは、離脱率を下げる要因となるでしょう。

逆に、コンテンツの質が低い、デザインやレイアウトが見にくい、読み込み速度が遅いなどは、離脱率を上げる要因となるため、注意が必要です。

ページの位置

ページの位置によって、ユーザーの行動や期待が変わります。

例えば、トップページやカテゴリーページなどは、ユーザーがサイトに入って最初に見るページであり、他のページに誘導する役割を果たします。そのため、直帰率が高くなりやすいのが特徴です。

一方、購入ページや問い合わせページなどは、ユーザーがサイト内で最後に見るページであり、コンバージョンを促す役割を果たします。そのため、離脱率が高くなりやすいのが特徴です。

▼下記の資料では、Webサイトのシナリオ設計のやり方をわかりやすく解説しています。

・Web接客におけるシナリオとは？
・Web接客でシナリオ設計する理由や効果
・Web接客のシナリオ設計手順

デジタルマーケティングにおける顧客対応がますます重要性を増している今、Web接客を導入しようとお考えの方は、ぜひ下記の資料をダウンロードしていただき、自社サイトの改善にお役立てください。

離脱率が高い場合の原因と対策

次に、離脱率が高い場合の原因と対策について解説します。

離脱率が高い場合に考えられる原因

離脱率が高い場合は、ユーザーがページに満足できなかったり、目的を達成できなかったりすることが考えられます。

その原因としては、以下のような要素が挙げられます。

• ページのタイトルやディスクリプションと、ページの内容が一致していないケース
• ページのデザインやレイアウトが見にくい、読み込み速度が遅い、動作が不安定など、ユーザー体験が悪いケース
• ページの内容がユーザーのニーズに応えられない、価値が伝わらない、信頼性が低いなど、コンテンツの質が低いケース
• ページの目的やアクションが明確でない、次のステップに誘導する動線がない、フォームの入力が煩雑など、コンバージョンへの導線が機能していないケース

離脱率を改善するための具体的な対策

離脱率を改善するためには、上記の原因を解消することが必要です。その具体的な対策としては、上記の原因を解決するとともに、以下のようなものが挙げられます。

コンテンツの内容を見直すこと

ユーザーのニーズに応える有益な情報や、コンバージョンに誘導するCTA（Call To Action）を設置しましょう。

レイアウトや導線設計を見直すこと

ページの見た目や構造を分かりやすくし、ユーザーが目的のページにスムーズに遷移できるようにしましょう。

ページの表示速度を改善すること

読み込みが遅いとユーザーの離脱率が上がるため、画像の最適化やキャッシュの活用などで高速化を図りましょう。

入力フォームの項目を見直すこと

必要以上に多くの項目を入力させると、ユーザーが途中でやめてしまう可能性があるため、必須項目を最小限にしましょう。

▼下記の資料では、離脱率や直帰率の改善に直結する、UX/UIの改善プロセスや実施ポイントをわかりやすく解説しています。

・UX/UIを改善するプロセス
・UX改善を成功させるポイント
・UX/UI改善の成功事例

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離脱率改善に役立つデータの使い方

離脱率を効果的に改善するためには、まずユーザーの行動データを正しく理解し、適切な対策を講じる必要があります。

具体的には以下のようなデータが活用できます。

• ヒートマップ
• セッションリプレイ
• Google アナリティクス

それぞれの使い方を説明します。

データに基づいた改善施策を実施すれば、効果的な離脱率の低減が可能になるでしょう。

ヒートマップを分析しユーザーの動きを把握する

ヒートマップとは、ユーザーのクリックやスクロールの動きを色分けで可視化する手法です。赤色は頻度が高く、青色は低いことを示すため、一目でユーザーの興味関心が集中する箇所を把握できます。

ヒートマップを分析すれば、コンテンツの配置や導線設計の改善ポイントが明確にできます。

例えば、重要な情報がページ下部にあるにもかかわらず、多くのユーザーがそこまでスクロールしていないとわかれば、情報の配置を見直す判断材料になるでしょう。

ヒートマップデータは定期的に確認し、改善前後での変化を測定する必要があります。リニューアル時や新機能追加後には、ユーザーの行動変化を注意深く観察しましょう。

セッションリプレイで迷いや離脱ポイントを確認する

セッションリプレイは、実際のユーザーの画面操作を動画のように再生できる機能です。マウスの動きや滞在時間から、ユーザーがどこで迷い、どこで離脱したのかを具体的に把握できます。

特に注目すべきは、同じページで複数のユーザーが同様の行動パターンを示している箇所です。例えば、特定のボタンの周辺でマウスが行ったり来たりする動きが多い場合、そのUIが直感的ではない可能性があります。

問題点を発見したら、すぐに改善案を検討しましょう。ボタンの文言をより明確にしたり、操作手順を分かりやすく表示したりするなど、具体的な対策を実施します。

改善後は再度セッションリプレイで確認し、ユーザーの行動変化を検証し、改善されているか確認しましょう。

Google アナリティクスで入力離脱の原因を特定する

ウェブサイトの改善で、離脱率の分析は大切な要素です。Google アナリティクスを活用すれば、サイト全体の傾向から個別ページの詳細まで、さまざまな角度から離脱の実態を把握できます。

特に、コンバージョンに直結するページや、新規コンテンツを追加したページなどは、定期的なモニタリングが欠かせません。

Google アナリティクスで確認する手順は、以下のとおりです。

サイト全体の離脱率確認手順	左メニューの「行動」をクリック「概要」を選択し、サマリーを表示グラフ上部の「ページビュー数」を「離脱率」に切り替え折れ線グラフで離脱率の推移を確認
各ページの離脱率確認手順	「行動」>「サイトコンテンツ」>「すべてのページ」をクリック表の右端に表示される離脱率を確認ページごとの離脱率を比較分析高い離脱率を示すページを優先的に改善

データ分析を基に、具体的な改善施策を検討していきましょう。例えば、離脱率の高いページでは、コンテンツの質や量、レイアウト、導線設計など、複数の観点から原因を特定できます。

競合サイトとの比較分析も効果的です。定期的なチェックと継続的な改善により、ユーザーにとって価値のあるサイトづくりを進められます。

改善後は必ず効果測定を行い、施策の有効性を確認するようにしましょう。

離脱率改善におすすめのツール

離脱率を改善するためには、適切なツールの選択と活用が必要です。近年では、チャット型のWeb接客ツールから離脱防止のポップアップまで、さまざまな解決策が登場しています。

ツールを効果的に組み合わせれば、ユーザーの離脱を防ぎ、サイトの滞在時間やコンバージョン率の向上が期待できます。

ただし、ツールの選定には、自社のニーズや予算、運用体制との相性を十分に検討する必要があります。

ここでは、チャット型Web接客ツールと離脱防止ポップアップツールの2つを紹介します。

チャット型Web接客ツールで問題を解決する

チャット型Web接客ツールは、ユーザーが抱える疑問や不安をリアルタイムで解消できるツールです。人工知能を活用した自動応答により、24時間365日の問い合わせ対応が可能になります。

チャット型Web接客ツールの主な機能と活用方法は、以下のとおりです。

自動応答による初期対応	よくある質問への即時回答製品情報の提供操作方法の案内
オペレーター引き継ぎ機能	複雑な質問への人的対応商談機会の創出きめ細かなサポート提供

特に購入直前のカート離脱防止や、入力フォームでの躊躇を防ぐ場面で効果を発揮します。ユーザーの行動データを分析し、適切なタイミングでチャットを表示すれば、離脱率の改善につながるでしょう。

ただし、導入時は自社の運用体制に合わせて、対応時間や自動応答の範囲を適切に設定する必要があります。

離脱防止ポップアップツールでユーザーを引きとめる

離脱防止ポップアップは、ユーザーがサイトから離れようとする瞬間を検知し、引きとめるための効果的なツールです。アクションを起こすチャンスとして、適切に活用しましょう。

効果的な活用方法には、以下のようなものが挙げられます。

表示タイミングの設計	タブを閉じようとする時長時間の無操作時カート内商品放置時
訴求内容の工夫	限定クーポンの提供メールマガジン登録の案内関連商品のレコメンド

ただし、過度な使用はユーザー体験を損なう可能性があります。表示頻度や内容は、ユーザーの行動データを分析しながら最適なタイミングで表示させましょう。

離脱率改善の成果を測定する方法

特に初回訪問者と再訪者で異なるメッセージを設定するなど、セグメントに応じた細やかな対応が効果を高めます。

離脱率の改善施策を実施した後は、その効果を正確に測定し、次のアクションにつなげることが大切です。単に離脱率の数値だけではなく、滞在時間やコンバージョン率など、複数の指標を組み合わせた総合的な分析が必要です。

ここでは、離脱率の成果を測定する方法を3つ紹介します。

具体的な方法は、以下の3つです。

• 改善後のKPIをチェックする
• データ分析から次の施策を導き出す
• PDCAサイクルを回して成果を持続させる

それぞれ詳しく説明します。

改善後のKPIをチェックする

離脱率の改善効果を正確に把握するためには、複数のKPIを組み合わせて分析する必要があります。主要な指標としては、以下のようなものがあります。

基本的な行動指標	直帰率の変化平均ページ滞在時間ページビュー数の推移
コンバージョン関連指標	CVR（コンバージョン率）の変化商品閲覧から購入までの導線分析カート放棄率の推移
エンゲージメント指標	スクロール率CTAボタンのクリック率フォーム完了率

これらの指標をGoogle AnalyticsやAdobe Analyticsなどのツールで定期的にモニタリングし、改善施策の効果を総合的に評価します。単一の指標だけではなく、複数の視点からデータを分析すれば、より正確な効果測定が可能になるでしょう。

データ分析から次の施策を導き出す

改善施策の効果を測定したら、そのデータを基に次のアクションを検討する段階に入ります。データ分析では、特に改善前後の比較と、新たな課題の特定が大切です。

改善前後の比較では、離脱率の変化幅はもちろん、平均滞在時間やページビュー数など、関連する指標の変化も確認しましょう。

例えば、離脱率は改善したものの、コンバージョン率に変化が見られない場合は、導線設計やCTAの見直しが必要かもしれません。

想定していなかった副次的な効果や影響も注意深く観察しなければなりません。特定のページの改善が、他のページのパフォーマンスに影響を与えることもあるからです。

分析結果から得られた知見は、同様の課題を持つ他のページにも展開できます。効果が高かった施策は積極的に水平展開し、サイト全体の最適化を進めていきましょう。

ただし、安易な横展開は避け、各ページの特性や目的に応じて適切にカスタマイズするようにしましょう。

PDCAサイクルを回して成果を持続させる

離脱率の改善を一時的なものにせず、持続的な成果につなげるためには、PDCAサイクルの確立が不可欠です。

Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）のサイクルを継続的に回せば、より効果的な改善が可能になります。

まずPlanでは、現状分析に基づいて具体的な数値目標を設定します。単に「離脱率を下げる」ではなく「3ヶ月以内に離脱率を20%低減する」といった明確な目標を立てましょう。

Doの段階では、設定した目標に向けて具体的な施策を実行します。

Checkでは、実施した施策の効果を多角的に測定します。離脱率の改善が見られても、それが一時的なものなのか、持続的な効果なのかを見極める必要があるからです。

Actでは、分析結果を基に更なる改善点を特定し、次のアクションを計画します。

大切なのは、一度の改善で完璧を目指すのではなく、小さな改善を積み重ねていく姿勢です。

データに基づいた地道な改善の積み重ねが、大きな成果につながるでしょう。

離脱率が高くても問題ない場合とは？

以下では、離脱率が高くても問題ない場合と、離脱率を考慮する際のポイントについて解説します。

離脱率が高くても問題がない場合

離脱率が高くても問題ない場合とは、ユーザーの目的が達成されている場合です。例えば、ニュース記事やブログといった1ページで読み切れるコンテンツを提供する場合は、ユーザーがそのページで必要な情報を得られたら、他のページに移動する必要がありません。そのため、離脱率が高くなりやすいですが、コンテンツの品質や価値が低いということではないでしょう。

また、問い合わせフォームやダウンロードページなど、コンバージョンに直結するページも、ユーザーがそのページで目的のアクションを完了したら、サイトから離れることが多いでしょう。そのため、離脱率が高くなりやすいですが、コンバージョン率に影響を与えるということではありません。

離脱率を考慮する際のポイント

離脱率を考慮する際のポイントは、以下のようなものがあります。

離脱率は、ページの目的や内容によって異なることを理解することが重要です。同じサイト内でも、ページの目的や内容によって、離脱率の高さや低さが評価される基準が変わります。例えば、コンバージョンに直結するページでは、離脱率が高いと収益に悪影響を及ぼしますが、情報提供やブランディングを目的とするページでは、離脱率が高くても問題ない場合があります。

また、離脱率は、他サイトとの比較ではなく、自サイトの過去のデータや現時点のデータを比較することが大切です。離脱率の平均値や目安は、サイトのジャンルやコンセプト、ターゲットなどによって大きく異なります。そのため、一般的な数値は公開されておらず、個々の状況に合わせた分析が必要です。離脱率を判断する際は、他サイトとの比較ではなく、自サイトの過去のデータや現時点のデータを比較するようにしましょう。

さらに、離脱率は、ページごとに見ることも必要です。離脱率は、サイト全体のパフォーマンスやユーザーの満足度を測るための重要な指標ですが、その意味や計算対象が異なります。離脱率は、個々のページのパフォーマンスやコンテンツの魅力度を評価するために使われますが、離脱率が高いページはユーザーの目的に沿っていないか、興味を引かないかのどちらかである可能性が高いと言えるでしょう。

▼下記の資料では、Webサイトを離脱する主な原因と、ユーザーに満足してもらうためのサイト構造をわかりやすく解説しています。

・離脱率の改善方法
・UX/UIの観点から見るサイト回遊を高める方法
・Webサイトの回遊率を高めるためのおすすめツール

「Webサイトの回遊性を上げたい」や「Webサイトの離脱率を改善したい」とお考えの方は、ぜひダウンロードしていただき、自社サイトの改善にお役立てください。

離脱率のまとめ

このように、離脱率とは、Webサイト内のあるページを含む全てのセッションのうち、そのページがセッションの最後のページになった割合を表す指標です。

離脱率が高いと、ユーザーの満足度やコンバージョン率に影響を与える可能性があります。そこで、離脱率を改善するためには、ページのデザインやコンテンツ、表示速度、内部リンクなどを最適化する必要があります。

そこで、離脱率の改善におすすめなツールが、エフコードの「CODE Marketing Cloud」です。

CODE Marketing Cloudとは、500社以上でCVRを平均134％に改善した実績と知見に基づく次世代型Web接客ツールです。

CODE Marketing Cloudは、ユーザーのサイト内行動を分析し、最適なメッセージやオファーを表示することで、離脱率の低減やコンバージョン率の向上に貢献します。

CODE Marketing Cloudは、専門知識不要の業界別接客テンプレートや、Google Analytics、MAツールなどと連携できるのが特徴です。

CODE Marketing Cloudを導入することで、離脱率の改善をより効果的にできるようになるため、ユーザーのニーズに応える最適な接客を実現できるでしょう。

▼下記では、デジタルマーケティング戦略、集客、接客、営業などの全方向からDX実現をサポートするさまざまな資料をダウンロードできます。

・Webサイトからの離脱率の改善
・Web接客におけるシナリオ設計
・Web接客ツールの効果的な施策
・UX/UI改善プロセスや実施のポイント

上記のような課題がある方は、ぜひ参考資料としてご活用ください。